| Форма представления | Статьи в зарубежных журналах и сборниках |
| Год публикации | 2023 |
| Язык | русский |
|
Бичурина Сеимбика Усмановна, автор
|
|
Григорьева Лариса Георгиевна, автор
Григорьева Стелла Георгиевна, автор
Славутская Елена Владимировна, автор
|
| Библиографическое описание на языке оригинала |
Elena V. Slavutskaya, Stella G. Grigoryeva, Larisa G. Grigoryeva, Seimbika U. Bichurina, «Machine learning techniques combination for selective and hierarchical analysis of psycho diagnostic data,« Proc.
SPIE 12637, International Conference on Digital Transformation: Informatics, Economics, and Education (DTIEE2023), 126370B (27 April 2023); https://doi.org/10.1117/12.2680701 |
| Аннотация |
«Цифровая трансформация: информатика, экономика и образование« |
| Ключевые слова |
Искусственные нейронные сети, методы машинного обучения, выборочный и иерархический анализ, психодиагностические данные |
| Название журнала |
«Цифровая трансформация: информатика, экономика и образование«
|
| Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=282657 |
Полная запись метаданных  |
| Поле DC |
Значение |
Язык |
| dc.contributor.author |
Бичурина Сеимбика Усмановна |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Григорьева Лариса Георгиевна |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Григорьева Стелла Георгиевна |
ru_RU |
| dc.contributor.author |
Славутская Елена Владимировна |
ru_RU |
| dc.date.accessioned |
2023-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.available |
2023-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
| dc.date.issued |
2023 |
ru_RU |
| dc.identifier.citation |
Elena V. Slavutskaya, Stella G. Grigoryeva, Larisa G. Grigoryeva, Seimbika U. Bichurina, «Machine learning techniques combination for selective and hierarchical analysis of psycho diagnostic data,« Proc.
SPIE 12637, International Conference on Digital Transformation: Informatics, Economics, and Education (DTIEE2023), 126370B (27 April 2023); https://doi.org/10.1117/12.2680701 |
ru_RU |
| dc.identifier.uri |
https://repository.kpfu.ru/?p_id=282657 |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
«Цифровая трансформация: информатика, экономика и образование« |
ru_RU |
| dc.description.abstract |
Исследование посвящено использованию метода дерева решений и искусственных нейронных сетей для анализа психодиагностических данных. Исследуется возможность совместного применения этих двух инструментов интеллектуального анализа данных для получения дополнительной информации. Анализ проведен на примере результатов психологического тестирования родителей дошкольников. Использовались два широко известных теста, которые позволяют оценить взаимосвязь между 27 психологическими показателями, имеющими разные числовые шкалы. Выборка состояла из 496 респондентов. Показано, что совместное использование указанных методов обработки позволяет проводить выборочную и иерархическую оценку взаимосвязей многомерных разнородных данных. Предлагаемый подход доступен широкому кругу специалистов из разных областей знаний, поскольку используемые инструменты включены в широко распространенное программное обеспечение. |
ru_RU |
| dc.language.iso |
ru |
ru_RU |
| dc.subject |
Искусственные нейронные сети |
ru_RU |
| dc.subject |
методы машинного обучения |
ru_RU |
| dc.subject |
выборочный и иерархический анализ |
ru_RU |
| dc.subject |
психодиагностические данные |
ru_RU |
| dc.title |
Machine learning techniques combination for selective and hierarchical analysis of psycho diagnostic data
|
ru_RU |
| dc.type |
Статьи в зарубежных журналах и сборниках |
ru_RU |
|
EN 
中文 
ES 
Карта сайта
